和利时dcs macs

时间: 2023-09-13 09:11:02 浏览: 56
HOLLiASMACS-K是和利时公司于2013年推出的一款分布式控制系统,是基于和利时公司多年的用户需求和行业应用经验,综合自身核心技术与国际控制系统技术而开发的新一代DCS系统\[1\]。MACS-K系统提供了丰富的功能块,包括基本逻辑功能块、高级运算、IO处理、自定义功能块、控制运算等,其中控制运算包括常规控制、复杂控制、马达控制和阀门控制等四大类\[2\]。该系统采用了内部冗余控制电路,保证两个冗余控制器间的组态、数据和运行周期保持一致。主机与从机之间通过周期自动同步和无扰切换实现数据同步和故障切换,同时具备实时诊断和在线更换的功能,以保证系统的可靠性和稳定性\[3\]。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [和利时HOLLYSYS MACS-K系列DCS介绍](https://blog.csdn.net/caq2001/article/details/123925920)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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